还不会“养龙虾”？别急，锐龙AI Max本地大模型+OpenClaw安装教程来了

不知道大家有没有发现，这个周末以来，几乎所有人都在“养龙虾”，都变成了“养虾人”。这里的龙虾不是别的，是今年爆火的AI助手——OpenClaw。早在今年一月份，OpenClaw就火爆出圈，成为历史上增长最快的开源项目之一。如今，随着国内大模型厂商、互联网巨头的不断跟进，OpenClaw一时间成为最火的话题，热度堪比当初的。那么OpenClaw究竟有什么用？普通用户又该如何安装、部署它呢？

简单来讲，OpenClaw是一款在本地或自托管环境运行的开源AI助手，它是一款自主智能体，可以通过大模型执行任务，主要的用户界面是社交聊天平台。OpenClaw可以部署在macOS、Windows或者Linux平台，接入大模型之后，用户可以通过WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal、飞书和等社交工具与它交互、对话。

OpenClaw除了能够像大模型那样回答问题，它还可以执行Shell指令、控制你的浏览器、读取或者写入文件、管理你的日程，甚至发送电子邮件、打开特定的应用程序等，这些都由你与OpenClaw沟通时所发的文字消息触发。

总体来讲，如果你在安装OpenClaw的设备上给它足够的权限，那么它可以在你的指示下像人类一样操控电脑。正因如此，OpenClaw才被称为真正的“贾维斯”。另一方面，也正因如此，OpenClaw团队才会在大家安装OpenClaw的时候弹出安全风险提醒。众多开发者也建议用户将其安装在备用PC上体验，并时刻注意安全风险。

OpenClaw的火爆已经对现实世界产生了实际影响。首先，安装和部署OpenClaw需要PC设备或者云服务器，它的火爆直接促进了PC设备、云服务器销量的上升。另外，OpenClaw目前已经在国内成为现象级风暴，前有腾讯免费帮用户安装OpenClaw，后有各地政策明确支持“养龙虾”。

现在，包括字节跳动、腾讯、华为、小米、阿里巴巴、百度、智谱、MiniMax和360在内的国内互联网大厂和大模型厂商都在积极跟进OpenClaw，并推出对应的配套产品。因为OpenClaw本身只是一个工具，需要给它装上大模型的“脑袋”才能用，而且它的技能又非常多，它非常聪明，所以在这样的背景下，普遍认为OpenClaw会彻底释放国内算力需求，将国内的AI体验带到新的高度。

OpenClaw是一个AI助手工具，它并不是一个应用程序，所以目前来说安装它会有点麻烦，特别是如果你不懂命令行的话。不过只要你准备好所有前置条件，安装OpenClaw还是非常简单，更难的或许是你准备用它来做什么。

首先来看看安装OpenClaw的系统要求。OpenClaw是一个工具，它可以安装在macOS、Linux和Windows系统上，它本身有点像是一个可以帮你做事情的网关，需要外接AI大模型来给他装“大脑”，所以如果你只是安装OpenClaw，而不是在本地部署大模型的话，那么它对硬件的要求并不高，主流的笔记本电脑都能安装它。在它的系统要求里，最难的其实是找到合适的大模型API密钥。

OpenClaw需要通过API密钥来外接大模型使用，在这一步你就需要思考用哪家大模型公司的API，而且需要注意的是，大多数API密钥都要收费，有的是按API的调用次数收费，有的则是按消耗的Token数量收费。

还有一种免费的方式，就是让OpenClaw接入本地部署的大模型API，这样在使用时完全不用花钱，Token自然也是无限量的。当前免费本地部署大模型主要有三种选项，而综合考虑价格和性能的话，搭载AMD锐龙AI Max+ 300系列平台的Mini AI工作站或者笔记本无疑是最佳选择。我们就基于AMD锐龙AI Max+ 395处理器的系统来进行部署。

最后还得准备一个聊天平台的账号，这主要是为了在使用OpenClaw时方便我们与它交互，虽然我们可以在Web网页中与之交互，但是论便捷性还是聊天平台更方便。更重要的是，目前已经正式接入OpenClaw，大家再也不用费力地接入飞书或者国外聊天平台了。

了解了前置条件之后，接下来我们教大家在搭载锐龙AI Max+ 395处理器的Windows平台部署本地大模型并安装OpenClaw。

1.下载安装Node.js

https://nodejs.org/zh-cn/download

首先需要打开浏览器，进入Node.js官网下载安装最新版Node.js。安装它比较简单，傻瓜式地点击下一步即可，需要注意的是，在自定义设置时，一定要确保“Add to PATH”这个选项是被勾选的（或者显示为“Will be installed on local hard drive”）。

安装好之后可以验证一下，同时按住Windows键和R键，弹出“运行”对话框，输入“Powershell”之后回车，在PowerShell窗口中输入“node -v”，如果看到v22.x.x 或更高的版本号，那就说明Node.js已经安装成功。

2.下载安装Git

https://git-scm.com/install/windows

Git是一款免费开源的分布式版本控制系统，用于追踪代码文件的修改历史、支持多人协作开发，且既可以通过命令行也可以通过图形界面操作。我们需要用它来拉取OpenClaw的远程代码。安装过程非常简单，默认设置下一直点下一步就行。

3.进入OpenClaw官网复制一键安装命令

https://openclaw.ai/

OpenClaw提供三种安装方式：一键脚本安装（推荐新手）、npm全局安装（推荐普通用户）和源码安装（推荐开发者）。我们以Windows一键脚本安装方式为例，教大家安装OpenClaw。

我们选择CMD命令行的方式来安装：在Windows搜索栏输入CMD，选择以管理员身份运行“命令提示符”。然后在命令提示符中输入以下安装命令并回车。

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

系统会自动检测和安装所需的软件，如果没有问题，将进入OpenClaw的初始界面。

选择快速开始

接下来选择大模型提供商。OpenClaw支持OpenAI、谷歌、MiniMax、智谱、千问、月之暗面、小米、Anthropic和xAI等多家大模型产品，同时也支持接入本地模型。为了尽可能保护隐私数据，同时也能免费获得海量token的AI算力，我们在这里直接教大家接入本地大模型。

在进行下一步之前，我们可以暂停安装OpenClaw，转而在PC上先把本地大模型部署好。在AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站上，我们通过LM Studio在本地服务中部署了一个qwen3-30b-a3b模型，同时在设置中开启本地服务的API密钥。我们需要记下这些API密钥和LM Studio的地址和端口，即http://127.0.0.1:1234。同时还要记住API模型的名字：qwen3-30b-a3b。

接下来在OpenClaw初始页面中选择vLLM本地大模型服务，填写LM Studio的本地服务地址（http://127.0.0.1:1234/v1）、大模型名称以及API密钥即可。

接下来需要设置OpenClaw交互的聊天工具，可以看到初始页面中只有飞书，如果大家嫌麻烦，这一步可以先跳过。

接下来设置OpenClaw的搜索服务商，它只支持Kimi、、Gemini、Brave和Perplexity。这一步我们也可以先跳过。

选择是否安装skills，暂时先跳过。

Hooks提供了一个可扩展的事件驱动系统，用于响应智能体命令和事件自动执行操作。在这里，我们可以选择先跳过。

最后一步，选择交互方式。因为前面没有配置任何聊天工具，所以在这里我们选择以Web UI的方式与OpenClaw交互。选择之后，浏览器会自动跳出一个本地网页，我们可以在本地网页中修改OpenClaw的配置或者与之交互。

在本地网页的聊天窗口中，如果OpenClaw可以回答你的问题，那么我们此次最基础的安装工作就结束了，现在你可以正常使用OpenClaw。不过新版OpenClaw在安全方面做了更多工作，初始安装的默认设置下，它只能聊天，无法操作电脑。我们还需要进一步修改设置。

在本地网页的配置页面，点击“Raw”修改OpenClaw的配置，将“tools”对应的“profile”改为“full”即可解锁OpenClaw的能力。需要说明的是，在“full”设置下，OpenClaw将解锁完全的权限，如果你是新手或者在主力PC上安装OpenClaw，不建议如此操作。总之，请时刻留意数据安全。

用聊天软件与OpenClaw交互是最便捷的渠道，不过OpenClaw最开始火爆的时候，只支持几个国外聊天平台，连飞书都不支持。后来“民间大神”开发出了接入飞书的插件，不过需要用户自行创建飞书机器人并进行一系列配置，稍显麻烦。而那个时候，微信和等主流工具还完全不支持接入OpenClaw。

就在最近，随着OpenClaw在国内的火爆，腾讯及时跟进，官方推出了可以接入OpenClaw的机器人。大家只需要在以下网站扫码注册即可使用。

https://q..com/bot/openclaw/login.html

注册开通机器人之后，我们能看到自己的机器人接入密钥，以及接入OpenClaw的命令行。在安装OpenClaw的PC上打开CMD命令提示行，依次输入安装机器人的命令行即可完成配置。

配置好之后，我们在中即可与OpenClaw交互，非常便捷。

OpenClaw真正厉害的地方在于它的技能系统（Skills）。Skills是预制的能力包，安装一个Skill，OpenClaw就多学会一项新技能，它甚至能变成各种领域的专家。目前OpenClaw的技能市场ClawHub有超过10000个技能，覆盖各种场景。通过安装这些Skills，你可以让它学会浏览网页、定时执行任务、对接外部API或者控制智能家居等。

OpenClaw也内置了不少Skills，包括浏览器控制、定时任务等。比如我们在AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站上通过本地大模型接入OpenClaw，然后让OpenClaw打开京东查询锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站的价格，它在一番“思考”过后真的会打开PC上的浏览器，自动进入京东官网去搜索关键字，最后呈现出我要的结果。

再比如，让OpenClaw打开百度搜索“OpenClaw”，它也能马上做到。

甚至，我们让OpenClaw自行搜索有关锐龙7 H 260处理器的相关信息之后，让它将搜集整理的信息保存在PC桌面的TXT文档中，OpenClaw很快就完成了任务。

本次教程我们主要聚焦于用本地大模型接入OpenClaw，因为OpenClaw非常“吃”Token，如果使用云端大模型的API——这些API大多数都是收费的——按照OpenClaw的计费标准，输入是5美元/百万token，输出是25美元/百万token。这对于长时间运行、超长上下文、频繁调用工具及Skills的OpenClaw来说，成本会随着任务复杂度迅速累积。超高的费用，这不是一般的初创团队、中小企业和普通人能承受的。所以长期使用本地大模型，反而更有优势。

此外，用本地模型替代云端模型之后，整个智能体的链路不再每次调用都支付双向的API费用，只需要一次性的硬件投入就能让高频自动化任务不再“烧Token”和“烧钱”。毕竟在本地部署各种开源大模型之后接入OpenClaw，Token数量是无限而且免费的。

另外，使用云端大模型还有隐私和安全方面的重大隐患。我们知道OpenClaw允许智能体在本机执行Shell、读写文件或者调用脚本，一旦通过云端大模型做“思考”和决策，攻击者就可以通过提示词注入或恶意数据，远程诱导大模型下指令，让OpenClaw在你的电脑上执行危险操作。

此外，为了让云端大模型“理解上下文”，OpenClaw可能还会把聊天记录、文件片段甚至密码提示、聊天历史等内容打包发给外部模型服务，这些内容一旦进入云端就受制于对方的隐私策略、日志策略和潜在的数据滥用风险。

特别是对企业用户来讲，当OpenClaw搭配Ollama、LM Studio在本地通过GPU跑模型时，推理全过程（理解指令、读取文件和生成结果）都在本机完成，提示词、文档和中间产物不会发往云端API，这对财务报表、法律文书和客户数据等敏感场景非常关键。

本地模型对于OpenClaw而言很有优势，那么目前最适合在本地部署大模型的平台是什么呢？答案是AMD锐龙AI Max+ 395平台。

AMD锐龙AI Max+ 395处理器采用“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16大核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5图形单元及高达50 TOPS算力的NPU，更是通过UMA统一内存架构支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存。这彻底解决了本地大模型运行中的“显存焦虑”，使得其能够在本地流畅运行千亿参数规模的模型。

自正式发布以来，AMD锐龙AI Max+ 395处理器凭借强大的性能表现和出色的大模型部署表现，开辟出全新的迷你AI工作站细分市场。更重要的是，目前基于AMD锐龙AI Max+ 395处理器的迷你AI工作站产品已经进入千行百业，为用户带来领先的AI体验。

更重要的是，AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站非常适合用来部署本地大模型。根据我们以往的测试成绩，该平台能够畅跑70B稠密大模型（推理速度达到5.84 tokens/s），对于120B的MoE大模型，它的推理速度更是高达48.05 tokens/s，应对80B、30B等主流的MoE模型几乎是小菜一碟。

另外，由于AMD锐龙AI Max+ 395平台最高支持128GB内存，最高可分配96GB空间作为显存，因此它在部署大模型时具备相当充裕的硬件空间。我们在64GB显存的设置下尝试同时部署三个大模型：两个30B MoE大模型和一个14B稠密大模型。部署这三个大模型之后，系统只占用了大约50GB显存，剩下的硬件空间还比较充裕。

对OpenClaw用户来讲，将OpenClaw接入AMD锐龙AI Max+ 395平台部署的本地大模型之后，在使用OpenClaw的过程中可以同时接入多个模型同步调用，或者随时切换各种所需的大模型，若是换成其他Windows 11的独显平台，非但无法部署规模超大的模型（要知道台式机独显RTX 5090也仅有32GB显存），就算勉强部署，硬件空间也非常吃紧，需要不断加载和卸载……无法同时对比调用更谈不上提升效率。

更进阶的玩法是，将AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站视作本地大模型API中心，在局域网的其他设备上部署OpenClaw，然后远程接入使用AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站提供的本地大模型，这对初创团队、中小企业来讲是更符合实际的选择。

在费用层面，AMD锐龙AI Max+ 395平台的优势也很明显。就像OpenClaw创始人所说的MiniMax模型，可以用两台锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站串联运行（有些带跳线支持一键启动组件集群），这相较于顶配的Mac Studio，两台锐龙AI Max+ 395设备的购买价格更低。

总之，OpenClaw本身很有特色，功能强大，它代表着AI向前发展的下一个范式。如果你不打算花钱使用云端模型API，又或者你所在的企业、团队因为各种安全和合规原因希望在本地使用OpenClaw，那么完全可以尝试通过本地大模型来接入OpenClaw。而本地大模型部署方面，我们尤其推荐你使用锐龙AI Max+ 395平台，该平台真的性能强大，显存超模，可玩性高。

最后，希望本期的OpenClaw安装教程能够帮助大家体验到OpenClaw的魅力。无论你有没有技术基础，只要你想体验，立刻动手往往是最好的开始。当然，如果你正在使用Windows以外的平台，也可以参考本次教程来安装OpenClaw。